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拓扑数据分析作为脑电图处理的新工具
脑电图 (EEG) 是一种广泛用于临床和日常生活的大脑活动测量设备。除了去噪和潜在分类之外，EEG 处理中的一个关键步骤是提取相关特征。拓扑数据分析 (TDA) 作为一种新兴工具，能够从不同于传统方法的角度分析和理解数据。作为图分析的高维类比，TDA 可以模拟成对关系之外的丰富交互。它还区分了 EEG 时间序列的不同动态。TDA 在 EEG 处理界仍然鲜为人知，但它非常适合 EEG 信号的异构性质。这篇简短的评论旨在快速介绍 TDA 以及如何将其应用于包括脑机接口 (BCI) 在内的各种应用中的 EEG 分析。在介绍本文的目的之后，本文解释了 TDA 的主要概念和思想。接下来，详细介绍了如何将其实现为 EEG 处理，最后讨论了该方法的优点和局限性。
通过具有可信度信息的图神经网络改进目标-疾病关联预测
识别有效的靶点-疾病关联（TDA）可以减轻药物开发临床失败所造成的巨大成本。尽管已经提出了许多机器学习模型来快速预测潜在的新型 TDA，但它们的可信度并不能保证，因此需要大量的实验验证。此外，当前的模型通常很难为信息较少的实体预测有意义的关联，因此限制了这些模型在指导未来研究中的应用潜力。基于利用图神经网络从异构生物数据中提取特征的最新进展，我们开发了 CreaTDA，这是一个基于端到端深度学习的框架，可以有效地学习靶点和疾病的潜在特征表示，以促进 TDA 预测。我们还提出了一种对从文献中获得的可信度信息进行编码的新方法，以提高 TDA 预测的性能，并根据先前研究的真实证据支持预测更多新型 TDA。与最先进的基线方法相比，CreaTDA 在整个 TDA 网络及其包含与少数已知疾病相关的蛋白质的稀疏子网络上实现了更好的预测性能。我们的结果表明，CreaTDA 可以为识别新的靶标-疾病关联提供强大而有用的工具，从而促进药物发现。
Matilda：集成的机器学习和
拓扑数据分析（TDA）与机器学习（ML）算法相结合是研究神经系统疾病（例如癫痫）中复杂脑相互作用模式的强大方法。然而，使用ML算法和TDA来分析异常大脑相互作用需要在计算和纯数学方面进行大量领域知识。为了降低临床和计算神经科学研究人员的阈值，可以有效地使用ML算法与TDA一起研究神经系统疾病，我们引入了一个名为Matilda的综合Web平台。Matilda是使用户能够直观地使用TDA方法与ML模型的第一个工具来表征从常规临床实践中记录的脑电图（EEG）等神经生理信号数据（EEG）中得出的相互作用模式。Matilda具有对TDA方法的支持，例如持续的同源性，可以使用ML模型对信号数据进行分类，从而洞悉神经系统疾病中复杂的大脑相互作用模式。我们通过分析了从难治性癫痫患者的高分辨率内脑外脑外的实际使用，以表征癫痫发作传播的不同阶段与不同大脑区域的不同阶段。Matilda平台可在以下网址提供：https：//bmhinformatics.case.edu/nicworkflow/matilda
视觉模型的有效测试时间适应
通过预训练的视觉模型进行测试时间适应，引起了越来越多的关注，以应对测试时间的分离转移。尽管事先实现了非常有前途的性能，但它们会进行密集的计算，这与测试时间适应非常不规则。我们设计了TDA，这是一种无训练的动态适配器，可通过视觉模型进行有效，有效的测试时间适应。tda可与轻巧的键值缓存一起使用，该缓存维持具有很少射击伪标签的dy-namic队列作为值，而相应的测试样本特征则是键。杠杆键值缓存，TDA允许通过渐进式伪标签的细化逐渐调整数据，而逐步测试数据，而不会产生任何反向传播。此外，我们引入了负伪标记，即当模型不确定其伪标签预测时，通过将伪标签分配给某些负类时，可以减轻伪标签噪声的不利影响。在两个基准上进行的广泛实验表明，与最先进的艺术品相比，TDA的实体有效性和效率。该代码已在https：//kdiaaa.github.io/tda/中发布。
拓扑数据分析的量子算法的复杂性理论限制
用于拓扑数据分析的量子算法（TDA）似乎比最佳的经典方法具有指数优势，同时还可以免疫去量化程序和数据加载问题。在本文中，我们提供了复杂性理论的证据，即TDA的核心任务（估计Betti数字）即使对于量子计算机也很棘手。特别是，我们证明，计算贝蒂号的问题完全是＃p-hard，而将betti号码近似为乘法误差的问题是NP-HARD。此外，如果仅限于TDA的量子算法，这两个问题都会保留其硬度。由于预计量子计算机不会在次指数时间内解决＃p-hard或NP - 硬问题问题，因此我们的结果表明，在最坏情况下，量子算法仅在TDA中仅具有多项式优势。我们通过表明劳埃德（Lloyd），加纳龙（Garnerone）和扎纳迪（Zanardi）开发的TDA的开创性量子算法来支持我们的主张，这在几乎所有情况下都超过了最著名的经典方法上的二次加速。最后，我们认为，如果给出输入数据作为简单的特定而不是作为顶点和边缘列表，则可以恢复量子优势。
儿童阻塞性睡眠呼吸暂停脑电信号拓扑数据分析
信号处理技术的最新进展，包括拓扑数据分析 (TDA)，为脑电信号分析提供了一种强大的方法。TDA 利用数学领域拓扑的思想，并将这些思想应用于现实世界信号的分析 [5]。广义上讲，TDA 使我们能够利用数据固有的拓扑和几何结构，并利用这些结构研究阻塞性睡眠呼吸暂停 (OSA) 阳性和 OSA 阴性患者的脑电信号之间的根本差异。在本文中，我们介绍了 TDA 技术，该技术允许仅使用脑电信号识别 OSA。这项工作的关键假设是 OSA 阳性患者的大脑连接网络具有与 OSA 阴性患者的大脑连接网络根本不同的拓扑结构。现有的用于识别儿童 OSA 的技术涉及整夜睡眠研究，称为多导睡眠图 (PSG)。这要求患者要么去医疗机构的睡眠实验室，要么在家安排夜间睡眠测试，这两项工作都可能需要几个月的时间才能安排好。
未分类 - 陆军预备役
目录（按段落和页码列出） 变更摘要 第 1 章 一般指导 目的 1-1，第 1 页 参考文献、表格和缩写解释 1-2，第 1 页 职责 1-3，第 1 页 记录管理要求 1-4，第 1 页 目标 1-5，第 1-2 页 第 2 章 全职支持分配和津贴表 (FTS TDA) 全职支持分配和津贴表和指挥计划 2-1，第 2 页 全职支持分配和津贴表变更申请 2-2，第 2 页 变更文件 2-3，第 2 页 第 3 章 人力需求 需求确定 3-1，第 3 页 需求描述 3-2，第 3-4 页 人员配备附加物 3-3，第 4 页 全职支持人员配备和分遣队/拆分单位信息 3-4，第 4 页 标准要求的应用 人员配备指南和人力标准的代码模型 3-5，第 4 页 第 4 章 全职支援授权管理和文件 全职支援的分配 分配和津贴授权表 4-1，第 4-5 页 已分配授权的重新调整 4-2，第 5-6 页 第 5 章 全职支援部队结构变化的管理 激活 5-1，第 6 页 停用 5-2，第 6 页 转换/重组 5-3，第 6 页 转移或重新安置 5-4，第 6 页 附录 A. 参考文献，第 6-7 页 B. TDA 变更管理计划 (TDA CMP) 填写说明，第 7 页 图表列表 B-1：TDA CMP CAT1 备忘录请求示例，第 8 页 B-2：TDA CMP CAT1 备忘录请求随附的电子表格示例，第 9 页 术语表，第 10-14 页
